本书面向教育、科技、人才三位一体的自主机器人拔尖人才培养，对机器人的环境感知、定位建图、规划控制、平台设计等各个方面进行分章讲解，结合国际大学生机器人大赛优秀案例开展项目式课程建设，配合实例分析，使读者在实践中深入了解机器人的构成原理、关键技术和实践应用，实现“赛、创、教、研”四维交叉，激发读者的创新思维和实践能力，掌握机器人系统的设计和实现方法。本书共 8 章，分别为自主机器人概述、自主机器人建模、自主机器人环境感知、自主机器人定位与建图、自主机器人规划控制、自主机器人具身智能、自主机器人移动机构、自主机器人系统设计及应用案例。本书注重实际的机器人基础与技术的设计和应用，让读者在了解机器人的基本原理和研究现状的同时，对机器人实际开发有深入的了解。

　　本书内容全面、图文并茂、设计案例丰富、实际应用性强，适合普通高校机器人工程等相关专业的本科生和机器人技术相关方向的研究人员阅读，也可供机器人技术领域的从业人员参考学习。

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序

前言

第 1 章　自主机器人概述 1

1.1 自主机器人简介 1

1.2 自主机器人发展现状及趋势 2

1.2.1 早期研究和概念阶段 2

1.2.2 基本自动化和遥控阶段 3

1.2.3 初级自主阶段 3

1.2.4 高级自主阶段 3

1.2.5 高度自主与智能阶段 3

1.2.6 全面智能与多领域应用阶段 4

1.2.7 未来发展趋势 5

1.3 自主机器人组成架构 5

1.4 典型应用案例 6

1.4.1 智慧物流配送 6

1.4.2 基础设施巡检 7

1.4.3 日常生活服务 7

1.4.4 智慧农业生产 8

1.4.5 深空深海探测 8

1.4.6 柔性机械臂 8

1.5 本书的主要内容 9

习题 10

参考文献 10

第 2 章　自主机器人建模 11

2.1 运动学 11

2.1.1 正逆运动学 11

2.1.2 多关节机械臂运动学 12VIII

自主机器人基础与技术

2.1.3 移动机器人运动学 17

2.2 动力学 19

2.2.1 牛顿欧拉动力学模型 19

2.2.2 拉格朗日动力学模型 21

2.2.3 多连杆机械拉格朗日动力学模型 22

2.2.4 非完整约束机器人动力学模型 25

2.3 移动机械臂建模 28

2.3.1 一般运动学模型 28

2.3.2 一般动力学模型 30

2.4 车臂协同自主机器人建模 31

2.4.1 多自由度移动机械臂建模 32

2.4.2 全向移动机械臂建模 35

习题 39

参考文献 39

第 3 章　自主机器人环境感知 41

3.1 机器人传感器介绍 41

3.1.1 惯性导航系统 42

3.1.2 视觉传感器 43

3.1.3 激光雷达 45

3.2 多传感器联合标定 46

3.2.1 多相机标定 47

3.2.2 相机 - 惯导标定 52

3.2.3 相机 - 激光雷达标定 54

3.2.4 激光雷达 - 惯导标定 56

3.3 图像预处理与特征检测 57

3.3.1 图像预处理 57

3.3.2 特征点检测 60

3.3.3 边缘检测 62

3.4 基于深度学习的环境感知 65

3.4.1 深度学习基本原理 65

3.4.2 目标检测 68

3.4.3 目标跟踪 71

3.4.4 图像分割 76

3.5 实例分析：机器人智能三维环境感知 80

习题 82

参考文献 82IX

目录

第 4 章　自主机器人定位与建图 85

4.1 机器人定位理论 85

4.1.1 概率生成法则 85

4.1.2 贝叶斯滤波定位算法 88

4.1.3 卡尔曼滤波定位算法 91

4.1.4 粒子滤波定位算法 95

4.1.5 小结 97

4.2 环境地图表示 97

4.2.1 测距仪的波束模型 97

4.2.2 二维栅格地图 100

4.2.3 三维点云地图 102

4.2.4 三维语义地图 104

4.2.5 小结 106

4.3 机器人同步定位与建图技术概述 106

4.3.1 同步定位与建图技术的原理概述 106

4.3.2 基于扩展卡尔曼滤波的 SLAM 算法 108

4.3.3 基于粒子滤波的 SLAM 算法 113

4.3.4 基于图优化的 SLAM 算法 116

4.3.5 小结 120

4.4 实例分析：基于 ORB-SLAM 的场景重建 120

习题 122

参考文献 123

第 5 章　自主机器人规划控制 124

5.1 全局路径规划 124

5.1.1 基于搜索的方法 125

5.1.2 基于采样的方法 127

5.1.3 基于势函数的方法 129

5.2 局部路径规划 130

5.2.1 动态窗口法 131

5.2.2 矢量场直方图法 132

5.2.3 模型预测控制法 133

5.2.4 其他方法 134

5.3 移动机器人运动控制 135

5.3.1 轨迹跟踪控制 136

5.3.2 路径跟随控制 137

5.4 移动机械臂运动控制 139

5.4.1 差分驱动移动机械臂控制 139X

自主机器人基础与技术

5.4.2 全向移动机械臂控制 140

5.5 实例分析：车臂协同自主机器人运动控制 141

习题 143

参考文献 144

第 6 章　自主机器人具身智能 145

6.1 多模态基础模型介绍 145

6.1.1 大语言模型 145

6.1.2 视觉语言模型 147

6.1.3 具身多模态语言模型 148

6.2 空间认知 149

6.2.1 神经辐射场 149

6.2.2 三维场景图 150

6.3 行为学习 154

6.3.1 强化学习 154

6.3.2 模仿学习 162

6.4 数据与模型训练 168

6.4.1 数据处理与对齐 168

6.4.2 数据增强与生成 172

6.4.3 自监督模型训练 176

6.5 实例分析：具身智能机器人 180

6.5.1 基于大语言模型的高层规划 180

6.5.2 基于视觉语言模型的细粒度技能学习 182

习题 185

参考文献 186

第 7 章　自主机器人移动机构 189

7.1 自主机器人移动机构设计准则 189

7.2 直轮式机器人移动机构 191

7.2.1 设计需求分析 191

7.2.2 结构设计 192

7.2.3 运动学分析 195

7.3 履带式机器人移动机构 197

7.3.1 设计需求分析 197

7.3.2 结构设计 198

7.3.3 运动学分析 200

7.4 麦克纳姆轮式机器人移动机构 202

7.4.1 设计需求分析 202XI

目录

7.4.2 结构设计 203

7.4.3 运动学分析 204

7.5 全向轮式机器人移动机构 207

7.5.1 设计需求分析 207

7.5.2 结构设计 207

7.5.3 运动学分析 208

7.6 舵轮式机器人移动机构 209

7.6.1 设计需求分析 209

7.6.2 结构设计 210

7.6.3 运动学分析 211

7.7 实例分析：自主机器人移动机构设计案例 214

7.7.1 设计需求分析 215

7.7.2 结构设计 215

习题 220

参考文献 220

第 8 章　自主机器人系统设计及应用案例 222

8.1 自主机器人结构系统设计 222

8.1.1 自主机器人机构设计准则 223

8.1.2 自主机器人机构典型结构件设计 224

8.1.3 自主机器人典型传动机构设计 229

8.2 自主机器人硬件系统设计 232

8.2.1 自主机器人常用控制硬件 232

8.2.2 自主机器人常用功率驱动硬件 233

8.2.3 自主机器人典型硬件系统 234

8.3 自主机器人软件系统设计 234

8.3.1 自主机器人软件开发架构 234

8.3.2 自主机器人通信软件设计 235

8.3.3 自主机器人典型软件系统 238

8.4 实例分析：平面 SCARA 机器人设计 243

8.4.1 医用术中信息采集机器人背景及设计需求分析 244

8.4.2 结构设计 244

8.4.3 控制系统硬件设计 250

8.4.4 机器人仿真分析 251

习题 254

参考文献 254